Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 6 RF1 0,777 RF2 RF3 0,786 RF4 0,656 RF5 0,819 SF1 0,861 SF2 0,906 SP1 0,774 SP2 0,874 DF1 0,802 DF2 DF3 0,828 AI1 0,797 AI2 0,745 AI3 0,780 AI4 CA1 0,624 CA2 0,730 CA3 0,817 CA4 0,756 CA5 CA6 0,776 Eigenvalue 8,243 1,899 1,678 1,339 1,263 1,034 Tổng phương sai trích (%) 37,468 46,102 53,729 59,818 65,559 70,442 Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
Sau khi loại các biến không thỏa mãn, các yếu tố ảnh hưởng đến Xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng được đo bằng 18 biến quan sát. Kết quả phân tích nhân tố lần 2 với tổng phương sai rút trích 6 nhân tố có Eigenvanlues > 1 là 76,418% => phương sai rút trích đạt yêu cầu (> 50%). Bảng 4.6: Kết quả ma trận nhân tố xoay lần 2
Rotated Component Matrixa
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 6 RF1 0,790 RF3 0,799 RF4 0,688 RF5 0,822 SF1 0,866 SF2 0,911 SP1 0,766 SP2 0,901 DF1 0,840 DF3 0,890 AI1 0,834 AI2 0,762 AI3 0,770 CA1 0,637 CA2 0,735 CA3 0,837 CA4 0,772 CA6 0,752 Eigenvalue 7,023 1,693 1,462 1,311 1,225 1,041 Tổng phương sai trích (%) 39,015 48,421 56,541 63,826 70,633 76,418 Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
Như vậy, 6 thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến Xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng ban đầu giữ lại để giải thích các yếu tố ảnh hưởng đến Xu hướng
thay đổi ngân hàng của khách hàng trong giai đoạn này. Với tổng phương sai rút trích là 76,418%, 6 nhân tố này giải thích được 76,418% biến thiên của dữ liệu. Từ kết quả phân tích nhân tố khám phá, tiến hành tính lại giá trị biến mới: Nhân tố thứ nhất: bao gồm các biến RF1, RF3, RF4, RF5. Nhân tố này vẫn giữ tên như mơ hình nghiên cứu đề nghị là “Uy tín kém” (RF).
Nhân tố thứ hai: giữ nguyên, bao gồm các biến SF1 và SF2. Nhân tố này vẫn giữ tên như mơ hình nghiên cứu đề nghị là “Phản hồi các lỗi dịch vụ chậm” (SF) Nhân tố thứ ba bao gồm các biến SP1 và SP2. Nhân tố này vẫn giữ tên như mơ hình nghiên cứu đề nghị là “Sản phẩm của dịch vụ nghèo nàn” (SP).
Nhân tố thứ tư bao gồm các biến DF1 và DF3. Nhân tố này vẫn giữ tên như mơ hình nghiên cứu đề nghị là “Khoảng cách” (DF).
Nhân tố thứ năm bao gồm các biến AI1, AI2, AI3. Nhân tố này vẫn giữ tên như mơ hình nghiên cứu đề nghị là “Sự cố gây tức giận” (AI).
Nhân tố thứ sáu gồm các biến CA1, CA2, CA3, CA4, CA6. Nhân tố này vẫn giữ nguyên tên là “Thái độ tốt đối với quảng cáo của ngân hàng cạnh tranh” (CA)
4.5.2. Đánh giá thang đo Xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng:
Thang đo Xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng được đo bằng 5 biến quan sát. Sau khi kiểm tra mức độ tin cậy bằng Cronbach’s alpha thì 5 biến này đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để đánh giá lại mức độ hội tụ của các biến quan sát theo các thành phần.
Kiểm định KMO và Bartlett's trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO đạt yêu cầu (bằng 0,856) và giá trị kiểm định Bartlett’s có mức ý nghĩa (Sig. =0,000 < 0,05) cho thấy phân tích nhân tố EFA rất thích hợp.
Bảng 4.7: Hệ số KMO và Bartlett’s thang đo Xu hƣớng thay đổi ngân hàng của khách hàng
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,851 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 456,133
Df 10
Sig. 0,000
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, với phương pháp rút trích principal components và phép quay varimax, phân tích nhân tố đã trích được 1 nhân tố từ 5 biến quan sát và với phương sai trích là 67,571% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu. Với phương pháp rút trích nhân tố principal components và với phép quay varimax đã trích được 1 nhân tố duy nhất với hệ số tải nhân tố của các biến khá cao (đều lớn hơn 0,5). Do đó, nhân tố này vẫn giữ nguyên, bao gồm các biến quan sát IX1, IX2, IX3, IX4, IX5. Nhân tố này vẫn giữ tên như trong mơ hình nghiên cứu là “Xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng” (IX).
Căn cứ vào kết quả đánh giá thang đo qua phân tích Cronbach’s alpha và phân
tích nhân tố khám phá (EFA), các giả thuyết nghiên cứu và mơ hình nghiên cứu các yếu tố chính ảnh hưởng đến xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng được giữ nguyên so với mơ hình lý thuyết ở chương 2 mục 2.5.
4.6. Phân tích hồi quy tuyến tính:
Sau khi kiểm định thang đo bằng EFA, Cronbach’s alpha, ta xác định được 6 nhân tố ảnh hưởng đến Xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng. Đó là: Uy tín kém, Phản hồi các lỗi dịch vụ chậm, Sản phẩm của dịch vụ nghèo nàn, Khoảng cách, Sự cố gây tức giận, Thái độ tốt đối với quảng cáo của ngân hàng cạnh tranh. Giá trị nhân tố là trung bình các biến quan sát thành phần thuộc nhân tố đó. Phân tích tương quan Pearson dùng để xem xét sự phù hợp khi đưa các
nhân tố vào mơ hình hồi quy. Kết quả phân tích hồi quy được dùng để kiểm định các giả thuyết từ H1 đến H6.
Mơ hình hồi quy có dạng như sau:
Xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng = βo + β1 x Uy tín + β2 x Phản hồi các lỗi dịch vụ + β3 x Sản phẩm của dịch vụ + β4 x Khoảng cách + β5 x Sự cố gây tức giận + β6 x Thái độ đối với quảng cáo của ngân hàng cạnh tranh + ε Trong đó, βo : hằng số hồi quy, βi: trọng số hồi quy, ε: sai số
Trước khi đi vào phân tích hồi quy, ta kiểm định sự tương quan giữa các biến.
4.6.1. Phân tích tương quan giữa các biến:
Bước đầu tiên khi phân tích hồi quy tuyến tính ta sẽ xem xét các mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập cũng như giữa các biến độc lập với nhau.
Nếu hệ số tương quan giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn chứng tỏ giữa chúng có mối quan hệ với nhau và phân tính hồi quy tuyến tính có thể phù hợp. Hệ số này luôn nằm trong khoảng từ -1 đến +1, lấy giá trị tuyệt đối nếu > 0,6 thì có thể kết luận mối quan hệ là chặt chẽ, nếu < 0,3 thì cho biết mối quan hệ là lỏng. Mặt khác, nếu giữa các biến độc lập cũng có tương quan lớn với nhau thì đó cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy tuyến tính ta đang xét.
Kết quả trong bảng hệ số tương quan (xem phụ lục 8) cho thấy biến phụ thuộc có mối quan hệ tuyến tính với cả 6 biến độc lập, trong đó hệ số tương quan giữa xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng (IX) và uy tín kém (RF) là cao nhất đạt 0,758; hệ số tương quan giữa xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng (IX) và khoảng cách (DF) là thấp nhất đạt 0,399. Ngoài ra, hệ số tương quan giữa các biến đều có ý nghĩa thống kê với các giá trị Sig. đều nhỏ (< 0.05).
Để kiểm định sự phù hợp giữa RF, SF, SP, DF, AI, CA với IX, tác giả dùng hàm hồi quy tuyến tính với phương pháp đưa vào một lượt (Enter). Như vậy, nhân tố RF, SF, SP, DF, AI, CA là biến độc lập – Independents và IX là biến phụ thuộc – Dependent được đưa vào chạy hồi quy cùng một lúc. Kết quả như sau:
Bảng 4.8: Đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
Kết quả hồi quy cho thấy mức ý nghĩa Sig. rất nhỏ (0,00) và hệ số xác định R2 = 0,723 (hay R2 hiệu chỉnh = 0,713) chứng minh cho sự phù hợp của mơ hình, nghĩa là 71,3% sự biến thiên của xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng được giải thích bởi các biến có trong mơ hình. Dùng R2 hiệu chỉnh để đánh giá sẽ an tồn hơn vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Bảng 4.9: ANOVA (a)
a. Biến phụ thuộc: IX
b. Biến độc lập: (Hằng số), CA, DF, SF, AI, SP, RF
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
Bảng phân tích phương sai (Bảng 4.15) cho thấy mức ý nghĩa của thống kê F trong kiểm định ANOVA rất nhỏ (Sig. = 0,000 < 0,05) có nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính đưa ra là phù hợp với dữ liệu thực tế thu thập được và các biến đưa vào đều có ý nghĩa trong thống kê với mức ý nghĩa 5%.
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn của ƣớc lƣợng
1 0,850a 0,723 0,713 0,43418 Mơ hình Tổng độ lệch bình phƣơng Bậc tự do Bình phƣơng trung bình F Sig. 1 Hồi quy 80,105 6 13,351 70,821 0,000 (b) Phần dư 30,728 163 0,189 Tổng cộng 110,833 169
Bảng 4.10: Kết quả thông số hồi quy
Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số chuẩn hóa
t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Độ chấp nhận VIF 1 Hằng số -0,269 0,203 -1,326 0,187 RF 0,407 0,050 0,441 8,068 0,000 0,569 1,758 SF 0,104 0,038 0,130 2,740 0,007 0,753 1,328 SP 0,130 0,043 0,149 3,057 0,003 0,715 1,398 DF 0,072 0,034 0,097 2,152 0,033 0,837 1,195 AI 0,229 0,051 0,223 4,501 0,000 0,691 1,447 CA 0,124 0,059 0,116 2,119 0,036 0,570 1,753 Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation factor) nhỏ (nhỏ hơn 3) cho thấy các biến độc lập này khơng có quan hệ chặt chẽ với nhau nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
Kết quả cho thấy các giả định trên đều đạt yêu cầu. Như vậy, tác giả chấp nhận 06 giả thuyết đặt ra trong mơ hình nghiên cứu chính thức.
6 nhân tố đo lường Xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng nêu trên đều thực sự ảnh hưởng đến IX với mức ý nghĩa sig < 0,05. Các nhân tố này đều có tác động dương đến xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng (do hệ số Beta dương). Cụ thể, nhân tố uy tín kém tác động mạnh nhất đến xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng (với Beta = 0,441), tiếp theo là nhân tố sự cố gây tức giận (Beta = 0,223). Các nhân tố cịn lại có tác động nhưng ở mức yếu hơn như nhân tố sản phẩm của dịch vụ nghèo nàn (Beta = 0,149), phản hồi các lỗi dịch vụ chậm (Beta = 0,13), thái độ tốt đối với quảng cáo của ngân hàng cạnh tranh (Beta = 0,116) và khoảng cách (Beta = 0,097). Điều này có nghĩa là khi uy tín kém, phản hồi các lỗi dịch vụ chậm, sản phẩm dịch vụ nghèo nàn, khoảng cách, sự cố
gây tức giận và thái độ tốt đối với quảng cáo của ngân hàng cạnh tranh tăng lên thì xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng tăng lên và ngược lại.
4.7. Kiểm định các giả thuyết:
Kết quả mơ hình hồi quy hồn chỉnh trên cho thấy xu hướng thay đổi ngân
hàng của khách hàng chịu sự tác động dương của các nhân tố: Uy tín kém, phản hồi các lỗi dịch vụ chậm, sản phẩm của dịch vụ nghèo nàn, khoảng cách, sự cố gây tức giận và thái độ tốt đối với quảng cáo của ngân hàng cạnh tranh. Trong đó, Uy tín kém là nhân tố tác động mạnh nhất đến xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng với hệ số ảnh hưởng là 0,441, tiếp đến là sự cố gây tức giận, sản phẩm của dịch vụ nghèo nàn, phản hồi các lỗi dịch vụ chậm, thái độ tốt đối với quảng cáo của ngân hàng cạnh tranh và cuối cùng là khoảng cách. Các giả thuyết đặt ra đều được chấp nhận, cụ thể như sau:
Bảng 4.11: Đánh giá các giả thuyết
Giả thuyết Nhân tố Kết quả
H1 Có mối quan hệ dương giữa uy tín kém và xu hướng thay
đổi ngân hàng của khách hàng Chấp nhận
H2
Có mối quan hệ dương giữa phản hồi các lỗi dịch vụ
chậm và xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng Chấp nhận
H3
Có mối quan hệ dương giữa sản phẩm của dịch vụ nghèo nàn và xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng
Chấp nhận
H4
Có mối quan hệ dương giữa khoảng cách và xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng
Chấp nhận
H5
Có mối quan hệ dương giữa sự cố gây tức giận và xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng
Chấp nhận
H6
Có mối quan hệ dương giữa thái độ tốt đối với quảng cáo của ngân hàng cạnh tranh và xu hướng thay đổi ngân
4.8. Tóm tắt:
Chương này đã trình bày kết quả kiểm định các thang đo, mơ hình nghiên
cứu, kết luân về tác động của các nhân tố đối với xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng cá nhân làm việc trong các doanh nghiệp tại khu vực TP. HCM. Kết quả kiểm định các thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha cho thấy có 1 biến quan sát bị loại, còn lại 27 biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố Từ kết quả phân tích nhân tố khám phá, có thêm 4 biến bị loại nhưng mơ hình vẫn giữ nguyên 6 nhân tố tác động tác động đến xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng như giả thuyết ban đầu.
Phương trình hồi quy cho thấy cả 6 nhân tố đều có tác động đến xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng. Uy tín (RF) có tác động mạnh nhất đến xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng, kế đến là sự cố gây tức giận (AI). Vì vậy, nhà quản trị cần ưu tiên quan tâm 2 nhân tố này trong chiến lược của mình.
CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ Ý NGHĨA
5.1. Giới thiệu:
Chương 5 trình bày các kết luận, hàm ý lý thuyết và hàm ý chính sách cho các
nhà quản trị ngân hàng dựa trên các kết quả của chương 4. Đồng thời nêu ra những hạn chế của nghiên cứu này và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.
5.2. Kết luận và ý nghĩa:
Đây là nghiên cứu chính thức đầu tiên về các nhân tố tác động đến xu hướng thay đổi ngân hàng đối với các khách hàng ở Việt Nam. Với kết quả 06 biến đều tác động đến xu hướng thay đổi ngân hàng khá phù hợp với kết quả nghiên cứu của Ernst & Young là người Việt kém trung thành với ngân hàng, nguyên nhân là Việt Nam có quá nhiều ngân hàng. Theo ông Douglas J. Hamilton – Giám đốc phụ trách dịch vụ tài chính ngân hàng Ernst & Young Singapore: “Với một khách hàng, các nhà băng ở nước khác cung cấp cùng lúc một loạt những sản phẩm dịch vụ khác nhau từ hưu trí, tín dụng, tiết kiệm đến thế chấp hay bảo hiểm,…Vì vậy mà người dân rất khó để từ bỏ khi phải thay đổi một lúc toàn bộ các dịch vụ cung ứng này”. Ngược lại, ở Việt Nam, các sản phẩm ngân hàng bán lẻ còn đơn điệu và chưa kể, bản thân các nhà băng còn cạnh tranh trên chính sản phẩm tiền gửi. Trên thực tế, một lý do khác còn đến từ chất lượng dịch vụ của nhà băng Việt. Khảo sát Ernst & Young cho thấy một nửa khách hàng Việt đã đóng tài khoản, bỏ ngân hàng đang sử dụng vì gặp vấn đề khi giao tiếp, trải nghiệm với nhà cung cấp. Một số ý kiến cho rằng, chất lượng ATM và các dịch vụ tại một số nhà băng vẫn được xem là chưa tương xứng với mức phí hiện nay.
Từ kết quả nghiên cứu này, các nhà quản trị ngân hàng có thể sử dụng mơ hình này để phát hiện các nguyên nhân khách hàng có xu hướng thay đổi ngân
hàng, từ đó có những chiến lược hợp lý để khắc phục xu hướng này, giúp cho kết quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng ngày càng tốt hơn.
5.3. Hàm ý về lý thuyết:
Nghiên cứu đưa ra một số đóng góp về xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng trong lĩnh vực ngân hàng. Đầu tiên, đây là mơ hình nghiên cứu thực nghiệm đầu tiên về xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng trong lĩnh vực ngân hàng của Việt Nam. Nghiên cứu cung cấp những hiểu biết hữu ích về xu hướng thay đổi ngân hàng của khách hàng cá nhân trong ngành ngân hàng bán lẻ Việt Nam bằng cách xác định các nhân tố khiến khách hàng thay đổi ngân hàng.